Metals 开源项目教程
1. 项目介绍
Metals 是一个基于 Scala 语言的 LSP(Language Server Protocol)服务器,旨在为 Scala 开发者提供强大的编辑器支持。它集成了多种工具和插件,使得在 VS Code、Sublime Text、Vim 等编辑器中编写 Scala 代码变得更加高效和便捷。Metals 支持代码补全、跳转到定义、查找引用、重构等功能,极大地提升了开发者的生产力。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始使用 Metals 之前,请确保你已经安装了以下工具:
- Java Development Kit (JDK)
- Scala
- Visual Studio Code 或你喜欢的其他编辑器
2.2 安装 Metals
- 打开 Visual Studio Code。
- 在扩展市场中搜索 "Metals" 并安装。
- 安装完成后,重启 Visual Studio Code。
2.3 创建一个简单的 Scala 项目
-
打开终端并创建一个新的目录:
mkdir my-scala-project cd my-scala-project -
初始化一个新的 Scala 项目:
sbt new scala/scala-seed.g8 -
按照提示输入项目名称和其他信息。
-
打开 Visual Studio Code 并打开
my-scala-project目录。 -
Metals 会自动检测到 Scala 项目并提示你导入项目。点击 "Import build" 按钮。
2.4 编写和运行代码
-
打开
src/main/scala/example/Hello.scala文件。 -
编写以下代码:
package example object Hello extends App { println("Hello, Metals!") } -
保存文件后,Metals 会自动编译代码。
-
在终端中运行项目:
sbt run -
你应该会看到输出:
Hello, Metals!
3. 应用案例和最佳实践
3.1 代码补全和跳转到定义
Metals 提供了强大的代码补全功能,可以帮助你快速编写代码。例如,当你输入 List 时,Metals 会自动补全并显示相关的方法和属性。
val myList = List(1, 2, 3)
myList.map(/* 代码补全 */)
跳转到定义功能可以帮助你快速查看某个方法或类的定义。只需将光标放在某个符号上,然后按下 F12 键即可。
3.2 重构和查找引用
Metals 支持重构功能,例如重命名变量或方法。你可以通过右键点击某个符号并选择 "Rename Symbol" 来进行重构。
查找引用功能可以帮助你找到某个符号在项目中的所有引用。只需右键点击符号并选择 "Find All References"。
3.3 调试支持
Metals 集成了调试功能,使得调试 Scala 代码变得更加简单。你可以在代码中设置断点,并通过调试面板查看变量的值和调用栈。
4. 典型生态项目
4.1 Bloop
Bloop 是一个高性能的构建服务器,与 Metals 紧密集成。它通过优化构建过程,显著提升了 Scala 项目的编译速度。
4.2 Coursier
Coursier 是一个依赖管理工具,用于管理 Scala 项目的依赖项。它可以帮助你快速下载和更新依赖库。
4.3 Mill
Mill 是一个现代化的构建工具,专为 Scala 项目设计。它提供了简洁的构建脚本和强大的插件系统,使得构建过程更加高效。
通过这些生态项目的集成,Metals 为 Scala 开发者提供了一个完整的开发环境,从代码编写到构建和调试,都能得到全面的支持。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00